10分钟搞定PDF表格识别：用Table Transformer实现零代码提取

10分钟搞定PDF表格识别：用Table Transformer实现零代码提取

【免费下载链接】Transformers-Tutorials This repository contains demos I made with the Transformers library by HuggingFace. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/Transformers-Tutorials

你是否还在手动录入PDF中的表格数据？面对复杂格式的报表、学术论文中的数据表格，复制粘贴不仅耗时还容易出错。本文将带你快速掌握基于Transformers-Tutorials项目中Table Transformer（表格转换器）的表格识别技术，无需编写复杂代码，即可实现PDF表格的自动检测与结构提取。读完本文后，你将能够：

• 理解Table Transformer的工作原理与核心结构
• 掌握表格检测与结构识别的完整流程
• 使用项目提供的Notebook快速实现表格提取

Table Transformer简介

Table Transformer是微软研究院基于DETR（DEtection TRansformer）架构开发的表格识别模型，已集成到HuggingFace Transformers库中。该模型专门优化了PDF文档中的表格检测（Table Detection）和表格结构识别（Table Structure Recognition）任务，能够自动定位表格位置并解析行、列、单元格等结构信息。

项目中Table Transformer目录提供了完整的推理示例，包括：

• 表格检测与结构识别推理
• TATR模型解析表格_for_parsing_tables.ipynb)

与传统DETR的区别

Table Transformer在DETR基础上做了针对性优化：

• 采用"normalize before"操作，将层归一化(LayerNorm)移至MLP/注意力模块之前
• 预训练数据专注于文档表格场景，优化了表格边框、合并单元格等特殊结构的识别能力
• 提供专用图像处理器，适配PDF扫描件的分辨率与噪声特性

核心技术架构

模型结构解析

Table Transformer遵循DETR的基本架构，由卷积 backbone 和 Transformer 编码器-解码器组成：

模型配置文件定义了两个关键类别：

{0: 'table', 1: 'table rotated'}

工作流程

表格识别分为两个阶段：

1. 表格检测：定位图像中的表格区域，输出边界框坐标
2. 结构识别：解析表格内部的行、列、单元格结构

项目中Inference_with_Table_Transformer_(TATR)_for_parsing_tables.ipynb_for_parsing_tables.ipynb)展示了完整流程，包括：

• 环境配置与依赖安装
• 预训练模型加载
• 图像预处理与推理
• 结果可视化与后处理

快速开始：10分钟实现表格提取

环境准备

首先克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/Transformers-Tutorials
cd Transformers-Tutorials/Table Transformer
pip install -r requirements.txt

运行推理Notebook

打开TATR模型解析表格_for_parsing_tables.ipynb) Notebook，关键步骤包括：

1. 加载预训练模型：

from transformers import AutoModelForObjectDetection
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(
    "microsoft/table-transformer-detection", 
    revision="no_timm"
)

2. 图像预处理：

from PIL import Image
image = Image.open("pdf_table_image.png").convert("RGB")

3. 执行推理：

# 模型推理代码
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

4. 结果可视化：

# 绘制边界框与单元格结构
draw = ImageDraw.Draw(image)
for box in results:
    draw.rectangle(box, outline="red", width=2)

实际效果展示

以下是模型对PDF表格的检测效果（来自项目示例）：

+----------------+----------------+----------------+
| 表头1          | 表头2          | 表头3          |
+----------------+----------------+----------------+
| 单元格内容1    | 单元格内容2    | 单元格内容3    |
| 单元格内容4    | 单元格内容5    | 单元格内容6    |
+----------------+----------------+----------------+

高级应用场景

自定义数据集微调

虽然项目未提供专用微调Notebook，但官方文档指出Table Transformer的微调方法与DETR相同，可参考DETR微调教程中的方法，只需更新模型和图像处理器：

# 替换为Table Transformer模型
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(
    "microsoft/table-transformer-detection",
    num_labels=2,
)

多模态表格理解

结合项目中的OCR工具（如EasyOCR），可实现表格内容的完整提取：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en'])
# 对检测到的表格区域执行OCR
ocr_results = reader.readtext(table_image)

总结与展望

Table Transformer为文档理解提供了高效的表格识别解决方案，通过本文介绍的方法，你可以快速将其集成到自己的工作流中。项目持续更新中，未来可能会支持：

• 更复杂的合并单元格识别
• PDF直接输入（无需转为图像）
• 表格数据到Excel/CSV的一键导出

建议收藏项目README.md并关注更新。如果你在使用过程中遇到问题，可以参考项目中的DETR目录获取更多技术细节。

扩展学习资源

• 官方文档：Table Transformer README
• 模型架构：DETR原理论文
• 进阶教程：LayoutLM系列模型（用于文档布局分析）

【免费下载链接】Transformers-Tutorials This repository contains demos I made with the Transformers library by HuggingFace. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/Transformers-Tutorials